美股数据¶

美股数据获取指南。

日线数据¶

import finvista as fv

# 获取苹果公司日线数据
df = fv.get_us_stock_daily("AAPL", start_date="2024-01-01")

参数说明¶

参数	类型	必需	说明
`symbol`	str	是	股票代码（如 "AAPL"）
`start_date`	str	否	开始日期
`end_date`	str	否	结束日期

返回字段¶

字段	说明
`date`	交易日期
`open`	开盘价
`high`	最高价
`low`	最低价
`close`	收盘价
`volume`	成交量
`adj_close`	复权价

实时行情¶

# 获取多只美股实时行情
df = fv.get_us_stock_quote(["AAPL", "MSFT", "GOOGL"])

公司信息¶

info = fv.get_us_stock_info("AAPL")

返回字段¶

字段	说明
`name`	公司名称
`sector`	行业板块
`industry`	细分行业
`market_cap`	市值
`pe_ratio`	市盈率
`description`	公司简介

搜索股票¶

# 搜索美股
df = fv.search_us_stock("Apple")
df = fv.search_us_stock("Tesla")

美股指数¶

# 标普 500 指数
df = fv.get_us_index_daily("SPX", start_date="2024-01-01")

# 纳斯达克 100 指数
df = fv.get_us_index_daily("NDX", start_date="2024-01-01")

# 道琼斯工业指数
df = fv.get_us_index_daily("DJI", start_date="2024-01-01")

港股指数¶

# 恒生指数
df = fv.get_hk_index_daily("HSI", start_date="2024-01-01")

使用示例¶

下载科技股数据¶

tech_stocks = ["AAPL", "MSFT", "GOOGL", "AMZN", "META"]
data = {}

for symbol in tech_stocks:
    data[symbol] = fv.get_us_stock_daily(symbol, start_date="2024-01-01")

计算收益率¶

df = fv.get_us_stock_daily("AAPL", start_date="2024-01-01")
df['return'] = df['close'].pct_change()
print(f"平均日收益率: {df['return'].mean():.4f}")
print(f"波动率: {df['return'].std():.4f}")

获取市场概况¶

# 获取科技巨头行情
df = fv.get_us_stock_quote(["AAPL", "MSFT", "GOOGL", "AMZN", "META", "NVDA"])
print(df[['symbol', 'name', 'price', 'change_pct']])

数据源¶

美股数据来源于 Yahoo Finance，提供：

历史日线数据
实时行情（延迟约 15 分钟）
公司基本信息

注意

美股实时行情可能有 15 分钟延迟，如需实时数据请使用专业数据源。